예전에 Wolfram Language를 정말 즐겨 썼음
프로그래머보다는 연구자 입장에서 접근하니 훨씬 강력한 탐색·프로토타이핑 도구로 느껴졌음
2016~2020년쯤에는 햇빛이 유리벽을 통과해 실내에 비치는 날짜를 계산하고, 그걸 애니메이션으로 시각화하는 등 멋진 실험을 했음
지금은 Claude에게 물어보면 되겠지만, LLM 이전 시대에는 WL이 최고의 사고 도구였음
(참고로 영구 라이선스도 제공함)
언어의 힘은 간결한 문법과 방대한 Mathematica 라이브러리에서 나왔다고 생각함
Python이 “배터리 포함”이라면 Mathematica는 “우주선 포함” 수준임
오픈소스로 공개됐다면 IT 산업을 크게 바꿨을지도 모르지만, 비싼 상용 소프트웨어라 학계 중심의 틈새 제품으로 남을 듯함
Mathematica + LLM 조합은 정말 강력함
세계 최대 규모의 수학 루틴 라이브러리에 시각화 도구, 그리고 LLM의 가속을 더하면 실험·교육·시각화에 거의 압도적인 도구가 됨
1992년부터 써왔지만, 요즘은 Claude에게 “이걸 시각화해줘”라고 말하는 게 훨씬 빠름
항상 Mathematica나 MatLab 같은 도구를 안 써본 게 아쉬웠음
어떤 사람들은 MatLab 하나로 GUI와 딥러닝 모델까지 만든다는데 놀라웠음
Mathematica는 비싸지만 수학 공부 동기부여가 될지도 모르겠음
비전공자들이 MatLab, Mathematica, Maple을 어떻게 쓰는지 궁금함
20년 넘게 노트북에 설치해두고 1년에 한 번쯤만 씀
쓸 때마다 500톤 프레스로 호두를 까는 느낌임
산업계나 과학계에서도 Mathematica는 너무 과소평가받고 있음
기술 업계에는 Stephen Wolfram 같은 사람이 더 필요하다고 느낌
약간 괴짜스럽지만 진심으로 좋은 걸 만들려는 태도가 신선함
VC나 MBA의 단기 수익 압박 없이 순수하게 연구에 몰두하는 모습이 보기 좋음
동의함. Wolfram은 종종 비판받지만, 수십 년간 쌓아온 과학적·기술적 성과는 정말 존경스러움
슈퍼컴퓨터의 힘으로도 Mathematica가 30초 안에 실행되면 좋겠음
1988년부터 거의 같은 일을 하는 소프트웨어가 왜 이렇게 느린지 모르겠음
그래도 Mathematica의 도구 생태계를 대체할 시스템은 아직 없음
37년이 지났는데도 완전한 대안이 없다는 게 놀라움
Jupyter Notebook은 같은 수준이 아님
‘Not-Invented-Here’ 증후군의 극단적인 사례 같음
덕분에 독창적인 기능도 많지만, 2010년대까지 Undo/Redo가 없었던 건 좀 심했음
사실 이런 느낌은 거의 모든 소비자용 소프트웨어에 해당함
“독점 서비스로 독점 언어를 확장하라”는 전략은 기존 고객에게는 좋지만 신규 유입에는 한계가 있음
클라우드 기반 사용을 강제하려는 전조처럼 느껴짐
Wolfram은 LLM을 활용해 자연어 → Mathematica 코드로 변환하는 시뮬레이션 서비스를 만들면 훨씬 혁신적일 것 같음
MathWorld도 그 기반 자산으로 활용 가능함
좋은 지적임
많은 사람들이 Stephen Wolfram의 성격이나 비트·바이트 얘기만 하지만,
사실 지금쯤이면 일반 프로그래밍이 Wolfram 수준의 추상화에 도달했어야 한다고 생각함
아마 에이전트·LLM 기반 코드 생성이 그 다음 단계로 가는 길일 듯함
다만 자동화로 인해 팀 규모가 줄어드는 부작용은 있을 것 같음
“Wolfram everywhere”라면 구체적으로 어떤 점을 말하는지 궁금함 — 데이터셋 접근성? 수학 함수? CAS 기능?
농담 반 진담 반으로 “Stephen, 당신인가요?”라고 묻고 싶음
사실 이미 여러 플랫폼(x86, ARM, WASM 등)에서 같은 코드를 돌릴 수 있는 환경은 있음
단일 언어로 그래픽, 풀스택, 임베디드, HPC를 모두 커버하는 건 과도한 복잡성을 초래할 것임
이번 새 기능 소개 방식이 정말 마음에 들었음
문제 정의 → 해결 방식 → 예시 → 단계별 설명이 명확해서 이해가 쉬웠음
보통은 읽고 나면 더 헷갈리는데 이번엔 달랐음
흥미로운 점은 Stephen Wolfram이 자사 소프트웨어의 실제 사용자이자 최종 결정권자라는 것임
예전에는 신기능 회의를 YouTube로 생중계하기도 했는데, 그걸 보며 그가 얼마나 제품에 애정을 갖는지 느꼈음
약간 Jobs 같은 리더십이 느껴졌음
Stephen이 드디어 클라우드 컴퓨팅을 본격적으로 도입한 듯함
예전에 RemoteKernel 실험기를 써봤는데, 이번엔 훨씬 나아 보임
다만 자체 클라우드에 호스팅할 수 있으면 좋겠음
예전에 512GB RAM, 128코어 VM에서 Mathematica를 돌려봤지만 비용 효율성은 별로였음
나도 Go로 비슷한 걸 만들고 있음
약 300개의 심볼이 동작하고, 복소수와 기본 규칙 시스템도 구현 중임
Factor 기능은 수학적으로 복잡해서 아직 연구 중임
그래픽 출력은 없고 터미널 기반임 Claude 모델을 이용해 AI 프로그래밍과 수학 개념을 함께 배우는 중임
개인적으로는 이중 패스 평가기를 구현하는 게 좋다고 생각함
pest 토큰을 함수에 직접 쓰면 느리고 최적화가 어렵기 때문임
Hacker News 의견
예전에 Wolfram Language를 정말 즐겨 썼음
프로그래머보다는 연구자 입장에서 접근하니 훨씬 강력한 탐색·프로토타이핑 도구로 느껴졌음
2016~2020년쯤에는 햇빛이 유리벽을 통과해 실내에 비치는 날짜를 계산하고, 그걸 애니메이션으로 시각화하는 등 멋진 실험을 했음
지금은 Claude에게 물어보면 되겠지만, LLM 이전 시대에는 WL이 최고의 사고 도구였음
(참고로 영구 라이선스도 제공함)
Python이 “배터리 포함”이라면 Mathematica는 “우주선 포함” 수준임
오픈소스로 공개됐다면 IT 산업을 크게 바꿨을지도 모르지만, 비싼 상용 소프트웨어라 학계 중심의 틈새 제품으로 남을 듯함
세계 최대 규모의 수학 루틴 라이브러리에 시각화 도구, 그리고 LLM의 가속을 더하면 실험·교육·시각화에 거의 압도적인 도구가 됨
1992년부터 써왔지만, 요즘은 Claude에게 “이걸 시각화해줘”라고 말하는 게 훨씬 빠름
어떤 사람들은 MatLab 하나로 GUI와 딥러닝 모델까지 만든다는데 놀라웠음
Mathematica는 비싸지만 수학 공부 동기부여가 될지도 모르겠음
비전공자들이 MatLab, Mathematica, Maple을 어떻게 쓰는지 궁금함
쓸 때마다 500톤 프레스로 호두를 까는 느낌임
산업계나 과학계에서도 Mathematica는 너무 과소평가받고 있음
기술 업계에는 Stephen Wolfram 같은 사람이 더 필요하다고 느낌
약간 괴짜스럽지만 진심으로 좋은 걸 만들려는 태도가 신선함
VC나 MBA의 단기 수익 압박 없이 순수하게 연구에 몰두하는 모습이 보기 좋음
슈퍼컴퓨터의 힘으로도 Mathematica가 30초 안에 실행되면 좋겠음
1988년부터 거의 같은 일을 하는 소프트웨어가 왜 이렇게 느린지 모르겠음
37년이 지났는데도 완전한 대안이 없다는 게 놀라움
Jupyter Notebook은 같은 수준이 아님
덕분에 독창적인 기능도 많지만, 2010년대까지 Undo/Redo가 없었던 건 좀 심했음
“독점 서비스로 독점 언어를 확장하라”는 전략은 기존 고객에게는 좋지만 신규 유입에는 한계가 있음
클라우드 기반 사용을 강제하려는 전조처럼 느껴짐
Wolfram은 LLM을 활용해 자연어 → Mathematica 코드로 변환하는 시뮬레이션 서비스를 만들면 훨씬 혁신적일 것 같음
MathWorld도 그 기반 자산으로 활용 가능함
많은 사람들이 Stephen Wolfram의 성격이나 비트·바이트 얘기만 하지만,
사실 지금쯤이면 일반 프로그래밍이 Wolfram 수준의 추상화에 도달했어야 한다고 생각함
아마 에이전트·LLM 기반 코드 생성이 그 다음 단계로 가는 길일 듯함
다만 자동화로 인해 팀 규모가 줄어드는 부작용은 있을 것 같음
사실 이미 여러 플랫폼(x86, ARM, WASM 등)에서 같은 코드를 돌릴 수 있는 환경은 있음
단일 언어로 그래픽, 풀스택, 임베디드, HPC를 모두 커버하는 건 과도한 복잡성을 초래할 것임
이번 새 기능 소개 방식이 정말 마음에 들었음
문제 정의 → 해결 방식 → 예시 → 단계별 설명이 명확해서 이해가 쉬웠음
보통은 읽고 나면 더 헷갈리는데 이번엔 달랐음
예전에는 신기능 회의를 YouTube로 생중계하기도 했는데, 그걸 보며 그가 얼마나 제품에 애정을 갖는지 느꼈음
약간 Jobs 같은 리더십이 느껴졌음
Stephen이 드디어 클라우드 컴퓨팅을 본격적으로 도입한 듯함
예전에 RemoteKernel 실험기를 써봤는데, 이번엔 훨씬 나아 보임
다만 자체 클라우드에 호스팅할 수 있으면 좋겠음
예전에 512GB RAM, 128코어 VM에서 Mathematica를 돌려봤지만 비용 효율성은 별로였음
실제로 Wolfram Application Server for Kubernetes가 있긴 한데, 1년 넘게 업데이트가 없음
1990년대부터 Mathematica를 써왔는데, 20년 넘게 클라우드 연산 서비스를 왜 안 내는지 의아했음
이제야 원격으로 대형 서버에서 계산할 수 있게 돼서 “드디어!”라는 말이 절로 나옴
퀀트 트레이더들도 Mathematica를 쓰는지 궁금했음
언어가 예쁘고, 내장 도구가 많고, 시각화도 뛰어나서 금융 분석에 딱 맞을 것 같음
가격도 감당 가능할 테고, HFT용 컴파일러도 있을 듯함
Mathematica의 표준 함수 통합도는 놀라울 정도임
이런 걸 오픈소스로 구현하면 좋겠음 — 10%만 구현해도 유용할 것 같음
그래서 Rust로 Woxi라는 프로젝트(github.com/ad-si/Woxi)를 시작했는데, 함께할 기여자를 찾고 있음
약 300개의 심볼이 동작하고, 복소수와 기본 규칙 시스템도 구현 중임
Factor 기능은 수학적으로 복잡해서 아직 연구 중임
그래픽 출력은 없고 터미널 기반임
Claude 모델을 이용해 AI 프로그래밍과 수학 개념을 함께 배우는 중임
pest 토큰을 함수에 직접 쓰면 느리고 최적화가 어렵기 때문임